【摘 要】
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近年来数据信息挖掘技术随机器学习研究兴起，其可从大量无序的数据中找出潜在规律或趋势，生成对应的知识规则来指导决策。将数据信息挖掘技术与电厂热工控制相结合，针对火电厂运
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近年来数据信息挖掘技术随机器学习研究兴起，其可从大量无序的数据中找出潜在规律或趋势，生成对应的知识规则来指导决策。将数据信息挖掘技术与电厂热工控制相结合，针对火电厂运行数据的特点，应用K—means聚类分析与FP-growth关联规则相结合的算法，提出了指导电厂运行优化的新方法，实验表明该算法有较高的性能。
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